02
Attention Mechanism - 日本語版
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Attention Mechanism - 日本語版
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このコースでは、アテンション機構について学習します。アテンション機構とは、ニューラル ネットワークに入力配列の重要な部分を認識させるための高度な技術です。アテンションの仕組みと、アテンションを活用して機械翻訳、テキスト要約、質問応答といったさまざまな ML タスクのパフォーマンスを改善する方法を説明します。
コース情報
目標
- アテンションのコンセプトと仕組みを理解する
- アテンション機構を機械翻訳に適用する方法を学習する
前提条件
本コースの受講を希望する場合、あらかじめ次の分野に関する知識が必要です。
ML
ディープ ラーニング
自然言語処理
コンピュータ ビジョン
Python プログラミング
対象
データ サイエンティスト、
ML エンジニア、
ソフトウェア エンジニア
使用できる言語
English、español (Latinoamérica)、français、עברית、bahasa Indonesia、italiano、日本語、한국어、português (Brasil)、简体中文、繁體中文、Deutsch、Türkçe
このコースを修了した後はどうすればよいですか？
コースを修了した後は、学習プログラム のその他のコンテンツを確認したり、学習カタログ を閲覧したりできます。
どのようなバッジを獲得できますか？
コースを修了すると、修了バッジが付与されます。バッジはプロフィールで確認可能で、ソーシャル ネットワークで共有していただくこともできます。
オンデマンド パートナーを介してこのコースの受講を希望される場合
Coursera および Pluralsight で Google Cloud のコンテンツをご確認ください。
インストラクターによる指導をご希望の場合